超级干货 | 用万字文章总结25种正则化方法

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↑ 点击 蓝字  关注极市平台 作者丨ChaucerG 来源丨机智书童 编辑丨极市平台 极市导读   训练中的一个关键因素是网络的正则化，它可以防止模型在训练的过程中出现过拟合的现象。本文分析了过去几年发展起来的几种正则化方法，显示了不同CNN模型的显著改进。   >> 加入极市CV技术交流群，走在计算机视觉的最前沿 一些图像处理任务，如图像分类和目标检测，已经通过使用卷积神经网络(CNN)性能得到了显著的改进。像ResNet和EfficientNet一样，许多架构在创建时已经在至少一个数据集上取得了出色的结果。训练中的一个关键因素是网络的正则化，它可以防止模型在训练的过程中出现过拟合的现象。这项工作分析了过去几年发展起来的几种正则化方法，显示了不同CNN模型的显著改进。这些工作分为3个主要领域: 第一：是“ 数据正则化 ”，其中所有的 ………………………………